实时能耗监测及能耗预测系统研究与实现

罗铭强　梁鹏

摘要：针对铝型材生产过程中能耗较大，传统人工采集能耗数据频率低，采集速度慢等问题，该文提出一种铝型材熔铸炉生产实时能耗监测及能耗预测系统。该系统一方面使用基于zigbee协议的无线传输通讯方式将生产现场电表、燃气表与交换机相连接，并通过网络接口数据发送至服务器，实现对生产能耗数据的实时监测；另一方面采用回归型支持向量机对历史生产数据进行学习，得到预测能耗模型，用于对当前生产能耗数据预测，及时发现生产中的能源损失、生产参数不当等异常现象。

关键词：能耗预测；实时能耗监测；回归型支持向量机

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2014）28-6767-04

1 概述

铝型材生产企业属能源成本占总运营成本比例较高的行业，并通常被列为各级政府重点能源消耗监控单位。为了保证熔铸生产稳定、经济地运行，对铝型材生产能耗进行实时监测以及能耗异常检测，是实现制造自动化和清洁生产的发展趋势[1，2]。此外，以机组、车间为单位对生产节能情况进行评估，可以有效地减少能源泄露、待机时间过长、参数不恰当等能耗异常现象[3-5]。

但目前大多数特种工业铝型材生产企仍停留在无数据—粗放式的能源管理阶段，只有总的能耗数据（月账单、年账单），对工艺及设施的能耗数据不了解。少数企业有基础的能耗数据，有安排员工进行人工抄表，并对抄表数据进行汇总、制表，有简单的抄表和电力监测系统，缺乏对海量数据进行统计、整理和分析。因此，面向生产过程的系统性有效的全面能源监控并将能耗数据进行反馈，动态指导生产调度等决策过程，也已成为铝型材生产企业数字化升级的重要需求之一。樊龙等提出一种基于MODBUS的智能电表数据采集传输系统，提高了数据采集传输的实时性和可靠性[6]。杨文人对基于能耗预测模型的能源管理系统进行了研究，建立了基于 BP 神经网络的能耗异常监测模型，并成功应用于轮胎硫化工序[7]。

此外目前采用的节能评估手段是采用未采用节能措施的单位产品的能耗与采用节能措施后的单位产品的能耗进行对比。然而这一方法存在严重的滞后性，随着生产时间的不同、机组工作人员的不同、生产产品的不同，这种评估方法会产生较大的误差。文献[7]利用BP神经网络根据当前生产参数进行能耗预测，与实际能耗值进行比较的节能评估方法，可以有效地避免数据的滞后性。

为此，该文提出一种铝型材熔铸实时能耗监测及能耗预测方法及系统，不仅可以实时地监测熔铸生产中的能耗数据，并可以根据能耗预测发现熔铸生产中的能耗异常现象。

2 系统结构组成

系统分为实时能耗监测及能耗预测两部分，实时能耗监测部分由硬件部分和数据采集部分组成，能耗预测部分由训练回归型支持向量机模块，预测能耗区间模块和评估节能效果模块三部分组成。

实时能耗数据采集部分如图1所示：硬件部分由数字仪表、采集服务器、网关机和监控服务器组成。底层数字仪表与交换机通过RS-485接口相连，使用ZIGBEE通讯协议进行数据通信，采集服务器与交换机相连，使用TCP/IP协议进行数据通信，各个交换机通过局域网与监控服务器相连。

数字仪表包括智能电表和智能天然气表，智能电表安装于熔铸机用电线路上，用于采集用电量、电压、电流、视在功率、有功功率、无功功率、功率因数、频率等参数，该参数又分为A、B、C三相和汇总；智能天然气表：安装于辅助加热炉供热管道上，主要采集用量、温度、压力、流量等4个参数；

采集服务器：安装于车间，连接智能电表、智能天然气表和交换机之间，主要用于在网络设备中传输数据，实现数据双向透明传输；

网关机负责从各个设备控制系统采集数据，送到监控服务器中；同时充当管理网络与控制网络之间的网关。采集器与监控服务器之间的网络出现问题时，数据会先保存在网关机上，当故障网络恢复正常时，保存在网关机上的数据会自动上传到实时数据库服务器上，保证所采集数据的完整性。

监控服务器：用于接收和记录交换机传输的负载能耗数据以及运行回归型支持向量机方法；以回归型支持向量机算法计算单位产品能耗的预测值Xp；

软件部分有数据采集模块和服务器控制模块，数据采集模块运行于采集服务器，其工作内容是从监控服务器收到配置参数后，生成标准的数据命令帧，并发送给智能数字仪表，收到智能数字仪表返还的应答数据帧后，将数据帧中的内容打包为TCP/IP所用的数据包，通过网络接口转发到交换机网关中。节能评估模块运行于监控服务器，采用微软公司开发的软件开发平台VC++6.0进行开发，使用封装的Mscomm控件进行串口传输，并将硬件采集到的数据传输到上位机界面中实时显示以及存储到SQL数据库中。

3 熔铸生产能耗预测

基于回归型支持向量机的熔铸异常能耗预测由三个模块组成：训练模型模块、预测能耗区间模块、评估节能效果模块。

训练模型模块用于训练基于回归型支持向量机的节能评估模型，如图2所示。以某铝型材制造企业熔铸车间为例，原始的能耗时间序列数据，包括日、月和年等不同时间维度的能耗数据已经由能耗监测系统预先存储于监控服务器的SQL数据库中。从监控服务器的SQL数据库中读取某一熔铸机组于2013.4-2013.8每生產1吨铝棒的耗电量和燃气量作为训练数据，输入数据x有熔铸质量、环境温度、熔铸温度、熔铸时间、操作工人工龄等，使用MATLAB训练基于回归型支持向量机的回归函数[f（x）=sgn（iyiaixix+b）]；根据回归函数计算该熔铸机组于2013.9所每熔铸1吨铝棒的耗电量和燃气量为373.74度/吨、36.68立方米/吨。

预测能耗区间模块，其特征在于使用统计分析方法计算单位产品能耗的置信区间。设单位生产铝棒的预测耗电量为X1， X2，…Xn服从样本分布（[μ]，[σ2]），[X]和[S2]分别表示预测耗电量的样本均值和样本方差，则随机变量[T=X-μS2n～t（n-1）]，对于给定的置信度[1-α]，[P{X-μS2n|≤tα2（n-1）}=1-α]，则预测耗电量的均值[μ]的置信区间为[[X±Sntα2（n-1）]]。以某铝型材制造企业熔铸车间为例，2013.7月中5天的耗电量分别为345.24度/吨、343.82度/吨、354.05度/吨、346.44度/吨、353.26度/吨，则置信度为0.99的耗电量置信区间为：[X=348.56]，[S2=22.55]，[t0.012（4）=t0.005（4）=4.60]，则预测耗电量的置信区间为[348.56-9.77， 348.56+9.77]。

评估节能效果模块，其特征在于根据每熔铸1吨铝型材的能耗预测值Xp和每熔铸1吨铝型材能耗的实际值Xt，根据公式[η=Xt-XpXp?100%] 计算所述单位产品的节能效果η。

4 系统测试及讨论

以某铝型材制造企业熔铸车间为例，从数据库中选取其2011.1-2012.9每生产1吨铝棒的耗电量为训练数据，结合软件MATLAB，训练基于回归型支持向量机的节能评估模型，数据如表1所示

最后根据每生产1吨铝棒的能耗预测值Xp和每熔铸1吨铝型材能耗的实际值Xt，根据公式[η=Xt-XpXp?100%]计算所述单位产品的节能效果η。图4所示是置信度为99%的某熔铸机组日节能能效图，图中可以看出多个能耗异常情况。

5 结论及未来工作

本文针对铝型材熔铸过程能源使用较多，传统人工采集能耗数据频率低，采集速度慢等问题，提出了一种包括智能电表、智能天然气表、采集服务器、交换机以及监控服务器，智能电表和智能天然气表等构成的熔铸能耗监测和能耗预测系统，负载通过RS-485总线与采集服务器相连接，采集服务器将RS485串口转换为TCP/IP网络接口，实现RS-485串口到TCP/IP网络接口的数据双向透明传输，监控服务器实时监测负载能耗数据并记录不同负载的能耗数据，并用历史能耗数据以回归型支持向量机方法计算单位铝棒能耗的正常检测区间，还可以根据预测能耗数据与实际记录能耗数据进行比较，对熔铸生产进行节能评估。实验证明该系统不仅可以实时地采集车间内熔铸机组的能耗数据，还可以通过对历史能耗数据的分析，检测生产中的能源泄露、待机時间过长、生产参数不恰当等能耗异常现象。

参考文献：

[1] Kordonowy D N.A Power Assessment of Machining Tools[J].Cambridge， MA ：BSc thesis， Massachusetts Institute of Technology，2002.

[2] Gutowski T， Murphy C，Allen D，et al.Environmentally Benign Manufacturing： Observations from Japan， Europe and the United States[J].Journal of Cleaner Production，2005，13：1-17.

[3] Dahmus J B，Gutowski T C.An Environmental Analysis of Machining[C].ASME International Mechanical Engineering Congress and RD&D Expo，2004.

[4] 侯彬.考虑机器开关的并行机调度研究[J].工业工程与管理，2011，16（2）：60-64.

[5] Mouzona G，Mehmet B，Yildirima.A Framework to Minimise Total Energy Consumption and Total Tardiness on a Single Machine[J].International Journal of Sustainable Engineering， 2007，1（2）：105-116.

[6] 樊龙，张文爱.基于Modbus协议的智能电表数据采集传输系统的实现[J].制造业自动化，2014，36（2）： 120-124.

[7] 杨爱人.基于能耗预测模型的能源管理系统研究与实现[D].广州：华南理工大学，2013.